黃帶
黃帶詳細(xì)內(nèi)容
黃帶
課程目標(biāo):
熟悉六西格瑪管理的理念、指標(biāo)、方法和步驟;
掌握常用統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)與工具;
能針對(duì)企業(yè)的問題用六西格瑪方法和工具分析解決,為企業(yè)帶來實(shí)際的財(cái)務(wù)收益;
具備作為黃帶( YB )領(lǐng)導(dǎo)六西格瑪項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的溝通與協(xié)調(diào)能力。
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課程大綱:
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第一天
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1?六西格碼簡介
1.1?企業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)
1.2?質(zhì)量管理的革命
1.3?六西格碼管理的含義
1.4?六西格碼管理的框架:DMAIC
1.5?六西格碼的項(xiàng)目推行和企業(yè)文化
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2?統(tǒng)計(jì)思考
2.1?流程的概念
2.2?偏差的分類
2.3?案例說明統(tǒng)計(jì)思考的作用
2.4?練習(xí):用統(tǒng)計(jì)思考提高部門績效
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3?定義階段
3.1?項(xiàng)目與公司績效的關(guān)系
3.2?項(xiàng)目績效的衡量
3.3?CTQ的概念
3.4?項(xiàng)目任務(wù)書的填寫
3.5?對(duì)項(xiàng)目組的支持和管理
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4?測量階段-流程圖
4.1?流程的輸入和輸出
4.2?宏觀流程圖
4.3?工藝流程圖
4.4?流程圖與因果關(guān)系矩陣
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第二天
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5?測量階段-測量系統(tǒng)分析
5.1?什么是測量和測量誤差
5.2?測量誤差的分析過程
5.3?測量誤差的來源
5.4?什么是Gauge R&R
5.5?Gauge R&R 的分析過程
5.6?Gauge R&R 的改善
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6?測量階段-工序能力指數(shù)
6.1?客戶需求與工序能力的關(guān)系
6.2?工序能力指數(shù)的含義及計(jì)算
6.3?過程能力與工序績效
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7?分析階段
7.1??相關(guān)性分析
7.1.1?散點(diǎn)圖簡介
7.1.2?相關(guān)性的判斷依據(jù)
7.1.3?矩陣圖的使用
7.2?多變量分析 ? ? ? ? ? ?
7.2.1?案例說明多變量分析的意義
7.2.2?線索與樹形思考
7.2.3?尋找偏差的途徑
7.2.4?偏差的形式
7.3?魚骨圖
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8?改進(jìn)階段
8.1?實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本概念
8.2?全因子設(shè)計(jì)的方法
8.3?全因子設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)分析
8.4?對(duì)結(jié)果的優(yōu)化
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第三天
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9?控制階段
9.1?控制計(jì)劃簡介
9.2?什么是過程穩(wěn)定性
9.3?流程的變異與變異種類
9.4?控制的作用
9.5?單點(diǎn)和移動(dòng)極差圖的原理和用法
9.6?Xbar-R圖的原理和使用方法
9.7?流程穩(wěn)定的判斷
9.8?三合圖的使用
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10?項(xiàng)目管理和溝通
10.1?高效團(tuán)隊(duì)的建設(shè)
10.1.1?團(tuán)隊(duì)成功的因素
10.1.2?團(tuán)隊(duì)中成員的合理組成
10.1.3?溝通的技巧
10.2?對(duì)待阻力和沖突
10.2.1?阻力產(chǎn)生的原因
10.2.2?人們對(duì)變化的反應(yīng)
10.2.3?解決沖突的四種方法
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實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)課程目標(biāo)CourseObjectives學(xué)習(xí)尋找關(guān)鍵影響因素的方法學(xué)習(xí)制定科學(xué)的實(shí)驗(yàn)方法學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析手段參加對(duì)象Whoshouldattend經(jīng)營、生產(chǎn)和質(zhì)管人員;從事統(tǒng)計(jì)法應(yīng)用的見習(xí)管理人員?培訓(xùn)課時(shí):Duration2天2?Day?課程大綱CourseOutline實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的必要性通過案例說明實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的必要性實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的參數(shù)選定流程圖的概念輸
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Minitab基本功能介紹Minitab與六西格碼的共同成長界面介紹基本功能介紹常用圖表簡介盒子直方圖餅圖散點(diǎn)圖魚骨圖SPC復(fù)習(xí)控制圖工序能力指數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)自信區(qū)間單樣本T檢驗(yàn)雙樣本T建議建議卡方分別方差分析單因子方差分析多因子方差分析回歸分析相關(guān)性的判斷標(biāo)準(zhǔn)單因子回歸多因子回歸
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